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Enregistrement W4389074131 · doi:10.55016/ojs/ajer.v68i1.70372

Social Selectivity in Higher Education: A Case Study of Canada and the Czech Republic

2022· article· en· W4389074131 sur OpenAlexaffvenueabout
Sean Hellingman, Petr Mazouch, Kristýna Vltavská, Samuel Ryckenberg

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesVysoká Škola Ekonomická v Praze
Mots-clésCzechSocioeconomic statusEuropean unionPolitical scienceHigher educationSociologyHumanitiesDemographyEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work examines the choices of individuals with respect to higher education in the Czech Republic and Canada. Specifically, how do the students’ socioeconomic backgrounds influence their study decisions. Data from the Czech edition of The European Union Statistics on Income and Living Conditions survey and the Canadian Survey of Labour and Income Dynamics was used to identify influences of students’ entry to university. Individuals from households with higher socioeconomic status were more likely to enter university than people who were less well off in both countries. Social selectivity is much more present in higher education in the Czech Republic than in Canada. Key words: Higher Education, Czech Republic, Canada, Social Selectivity, Logistic Regression, Ordered Statistics Ce travail examine les choix des personnes en matière d'enseignement supérieur en République tchèque et au Canada, notamment comment les antécédents socio-économiques des étudiants influencent leurs décisions relatives aux études. Les données de l'édition tchèque de l'enquête Statistiques sur le revenu et les conditions de vie de l'Union européenne et de l'Enquête canadienne sur la dynamique du travail et du revenu ont été utilisées pour identifier les influences sur l'entrée des étudiants à l'université. Dans les deux pays, les personnes issues de ménages ayant un statut socio-économique élevé étaient plus susceptibles d'entrer à l'université que les personnes moins bien loties. La sélectivité sociale est beaucoup plus présente dans l'enseignement supérieur en République tchèque qu'au Canada. Mots clés: enseignement supérieur, République tchèque, Canada, sélectivité sociale, régression logistique, statistiques ordonnées

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0180,004
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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